RegionServer 架构
1）StoreFile
保存实际数据的物理文件，StoreFile以Hfile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个StoreFile中都是有序的。
2）MemStore
写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。
3）WAL
由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入MemStore中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
4）BlockCache
读缓存，每次查询出的数据会缓存在BlockCache中，方便下次查询。
写流程
写流程：
1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
3）与目标Region Server进行通讯；
4）将数据顺序写入（追加）到WAL；
5）将数据写入对应的MemStore，数据会在MemStore进行排序；
6）向客户端发送ack；
7）等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile。
MemStore Flush
MemStore刷写时机：
1.当某个memstore的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M），其所在region的所有memstore都会刷写。
当memstore的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M）* hbase.hregion.memstore.block.multiplier（默认值4）
时，会阻止继续往该memstore写数据。
2.当region server中memstore的总大小达到java_heapsize*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值0.4）*hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit（默认值0.95），
region会按照其所有memstore的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到region server中所有memstore的总大小减小到上述值以下。
当region server中memstore的总大小达到java_heapsize*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值0.4）
时，会阻止继续往所有的memstore写数据。
3. 到达自动刷写的时间，也会触发memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行配置hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认1小时）。
4.当WAL文件的数量超过hbase.regionserver.max.logs，region会按照时间顺序依次进行刷写，直到WAL文件数量减小到hbase.regionserver.max.logs以下（该属性名已经废弃，现无需手动设置，最大值为32）。
读流程
1）整体流程
2）Merge细节
读流程
1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
3）与目标Region Server进行通讯；
4）分别在MemStore和Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
5）将查询到的新的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。
6）将合并后的最终结果返回给客户端。
StoreFile Compaction
由于memstore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不同版本（timestamp）和不同类型（Put/Delete）有可能会分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进行StoreFile Compaction。
Compaction分为两种，分别是Minor Compaction和Major Compaction。Minor Compaction会将临近的若干个较小的HFile合并成一个较大的HFile，并清理掉部分过期和删除的数据。Major Compaction会将一个Store下的所有的HFile合并成一个大HFile，并且会清理掉所有过期和删除的数据。